What is an MCP Gateway?

An MCP Gateway is a centralized control plane that securely manages access, discovery, and orchestration of MCP Servers across an enterprise. It acts as the operational backbone for agentic AI systems by enabling AI agents and applications to interface with enterprise tools via a standardized protocol. With support for authentication, RBAC, observability, and workflow execution, the MCP Gateway makes connecting and scaling intelligent systems seamless and secure.

What is an MCP Server and how does it work with the MCP Gateway?

An MCP Server (Model Context Protocol Server) is a standardized interface layer that wraps around enterprise APIs or tools, making them easily discoverable and callable by AI agents. When integrated with an MCP Gateway, each MCP Server registers itself, becomes accessible through a unified endpoint, and inherits enterprise-grade features like RBAC, federated authentication (via Okta, Azure AD), and observability—making orchestration across tools like Slack, Jira, or internal APIs effortless.

How do I build and deploy an MCP Server?

You can build an MCP Server using TrueFoundry’s SDK or your preferred backend stack. MCP Servers are containerized and typically deployed on Kubernetes or cloud-native infrastructure. Once live, they register with the MCP Gateway and are made available for secure discovery and task execution via agents or users—streamlining the AI integration pipeline.

What are the key features of an MCP Gateway?

The MCP Gateway provides unified access to all registered MCP Servers, instant discovery via a central registry, and secure access control with OAuth 2.0 and federated identity providers. It enables agentic task execution across tools, offers enterprise-grade observability with request-level tracing and audit logs, supports out-of-the-box and custom integrations (e.g., Slack, Datadog, internal APIs), and ensures high-performance operation across cloud, on-prem, and hybrid environments.

What are the benefits of using an MCP Gateway in enterprise environments?

There are various benefits of using an MCP Gateway in enterprise environments. It dramatically simplifies tool integrations, accelerates onboarding via prebuilt MCP Servers, and unifies security and compliance controls. It enables plug-and-play agentic workflows, supports distributed environments, and provides deep observability for cost and performance. The result is a scalable, secure, and maintainable AI system capable of handling real-time enterprise workloads with minimal engineering effort.

How does the MCP Gateway handle authorization and access control?

Authorization is enforced through Role-Based Access Control (RBAC) policies integrated with enterprise Identity Providers such as Okta or Azure AD. Each MCP Server, endpoint, or tool function can be governed by specific access rules, ensuring only authorized users or agents can trigger actions or retrieve sensitive data.

Can I use my existing SSO or IdP with the MCP Gateway?

Yes, the MCP Gateway and all MCP Servers fully support existing enterprise identity providers. Federated login via Okta, Azure AD, or custom SSO setups is supported out-of-the-box, enabling seamless integration into your organization's existing authentication and compliance stack.

What enterprise tools can I connect using MCP Servers?

You can integrate both standard and proprietary tools. MCP Gateway offers prebuilt MCP Servers for platforms like Slack, Confluence, Datadog, and Sentry. Additionally, you can create custom MCP Servers to connect any internal service, REST API, or data platform—extending orchestration across your unique tech stack.

How does MCP Gateway enable agentic task execution?

Through the MCP Gateway, AI agents can autonomously discover, authenticate, and call MCP Servers. This enables them to execute multi-step workflows (e.g., “create a Jira ticket from Slack messages”), generate and run code, or orchestrate tools—all governed by standardized interactions and enterprise policies.

What kind of observability does the MCP Gateway offer?

The MCP Gateway provides full visibility into every interaction with MCP Servers. It supports end-to-end tracing, metadata tagging (e.g., team, user, tool), and audit logging for compliance. Enterprises can monitor latency, usage, errors, and cost attribution in real-time—ensuring traceability and control across AI workloads.

Is the MCP Gateway secure and scalable for enterprise deployment?

Absolutely. The MCP Gateway is designed for production-grade deployments. It supports federated SSO, OAuth 2.0, dynamic discovery, multi-region failover, and role-based security—all while operating at high throughput under real-time enterprise load. It’s built to power large-scale, AI-first systems with confidence.

Unified AI Deployments – Deploy, Scale & Operate AI Workloads

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LLMs

Implemente e sirva LLMs de código aberto ou proprietários com aceleração de GPU e confiabilidade de nível de produção.

Agentes

Execute agentes de IA de longa duração com memória, execução de ferramentas e integração perfeita com o AI Gateway e servidores MCP.

Servidores MCP

Implemente servidores MCP para expor com segurança ferramentas, APIs e sistemas empresariais a agentes de IA.

Fluxos de Trabalho

Orquestrar fluxos de trabalho de IA de várias etapas entre modelos, agentes e serviços a partir de um único plano de controle.

Trabalhos

Executar trabalhos em lote, cargas de trabalho de treinamento e tarefas de IA agendadas sob demanda.

Modelos Clássicos de ML

Implementar e disponibilizar modelos tradicionais de machine learning juntamente com LLMs usando a mesma plataforma.

Implementar Qualquer Carga de Trabalho de IA

Implementar cada carga de trabalho de IA através de uma única camada de implementação consistente.

Implementar LLMs e cargas de trabalho de inferência baseadas em GPU usando frameworks como vLLM, Triton, KServe ou contêineres personalizados
Implementar agentes de IA e serviços de agente com tempo de execução e rede consistentes
Implementar servidores MCP para expor com segurança ferramentas e sistemas internos
Executar trabalhos em lote, APIs e serviços de IA de longa duração na mesma plataforma

Ler Mais

Dimensionamento automático para cargas de trabalho de IA

Dimensionar cargas de trabalho de IA automaticamente com base na demanda real
demanda.

Dimensionar automaticamente endpoints de inferência e serviços de agente com base no volume de solicitações
Aumentar a escala das cargas de trabalho de GPU durante a demanda de pico e reduzi-la quando o tráfego diminui
Suportar cargas de trabalho com picos, como chat, RAG e fluxos de trabalho orientados por agentes
Manter um desempenho previsível durante picos de tráfego

Desligamento Automático para Controlar Custos

Evite que a infraestrutura de IA ociosa queime o orçamento.

Desligue automaticamente endpoints, agentes ou serviços após períodos de inatividade configuráveis
Reduza o desperdício de GPU fora do horário de pico ou durante experimentação
Reinicie cargas de trabalho sob demanda sem intervenção manual
Imponha disciplina de custos entre equipes e
ambientes

Experiência de Implantação Unificada Entre Nuvem/On-premise

Uma única experiência de desenvolvedor em AWS, Azure, GCP e on-premise - sem a necessidade de ferramentas específicas da nuvem.

Conecte e gerencie clusters AWS, Azure, GCP e on-premise a partir de um único plano de controle
Implante a mesma carga de trabalho em diferentes ambientes usando fluxos de trabalho e APIs idênticos
Abstraia a complexidade específica da nuvem, mantendo total controle e isolamento
Utilize a mesma experiência de implantação em desenvolvimento, staging e produção, independentemente da infraestrutura

Construído para uma Experiência do Desenvolvedor de Primeira Classe

Crie, implante e depure cargas de trabalho de IA com velocidade e confiança.

Logs, métricas e eventos integrados para cada implantação
Monitoramento e alertas nativos para detectar e resolver problemas rapidamente
Recursos de implantação prontos para produção, como verificações de saúde e estratégias de lançamento
Gerenciamento seguro de segredos e integrações CI/CD contínuas

Saiba Mais

Descoberta de Ferramentas do MCP Gateway para servidores MCP

Funciona Perfeitamente com AI Gateway e Agent Gateway

A implantação é a camada de execução; a governança reside
acima dela.

O AI Gateway governa o acesso a modelos, o roteamento e os controles de custo
O MCP Gateway governa o acesso e a execução de ferramentas
O Agent Gateway orquestra e governa os fluxos de trabalho de agentes
Implantações Unificadas de IA impulsionam a execução e a infraestrutura reais

Saiba Mais

Feito para IA do Mundo Real em Escala

99.99%

disponibilidade

Failovers centralizados, roteamento e mecanismos de proteção garantem que seus aplicativos de IA permaneçam online, mesmo quando os provedores de modelos não estão.

Mais de 10 bilhões

Solicitações processadas/mês

Inferência escalável e de alto rendimento para IA em produção.

30%

Otimização média de custos

Roteamento inteligente, agrupamento e controles de orçamento reduzem o desperdício de tokens.

Pronto para Empresas

Implante um gateway de IA seguro que mantém seus dados e modelos dentro da sua infraestrutura em nuvem / on-premise.

HIPAA, GDPR, and AICPA SOC compliance badges for data security and privacy regulations standards.

Conformidade e Segurança
Padrões SOC 2, HIPAA e GDPR para garantir uma proteção de dados robusta
Governança e Controle de Acesso
SSO + Controle de Acesso Baseado em Função (RBAC) e Registro de Auditoria
Suporte Empresarial e Confiabilidade
Suporte 24/7 com garantia de SLA SLAs de resposta

Implemente a TrueFoundry em qualquer ambiente

VPC, on-premise, isolado (air-gapped), ou em várias nuvens.

Nenhum dado sai do seu domínio. Desfrute de soberania, isolamento e conformidade de nível empresarial completos onde quer que a TrueFoundry seja executada.

Começar

Implemente a TrueFoundry em qualquer ambiente

Resultados Reais na TrueFoundry

Por que as Empresas Escolhem a TrueFoundry

3x

tempo de valorização mais rápido com agentes LLM autônomos

80%

maior utilização do cluster de GPU após otimização automatizada de agentes

Aaron Erickson

Fundador, Laboratório de IA Aplicada

A TrueFoundry transformou nossa frota de GPUs em um motor autônomo e auto-otimizável - impulsionando 80 % mais utilização e nos poupando milhões em computação ociosa.

5x

tempo mais rápido para colocar em produção a plataforma interna de IA/ML

50%

menor gasto com a nuvem após migrar cargas de trabalho para a TrueFoundry

Pratik Agrawal

Diretor Sênior de Ciência de Dados e Inovação em IA

A TrueFoundry nos ajudou a passar da experimentação para a produção em tempo recorde. O que levaria mais de um ano foi feito em meses - com melhor adoção pelos desenvolvedores.

80%

redução no tempo de colocação em produção para modelos

35%

economia de custos na nuvem em comparação com a configuração anterior do SageMaker

Vibhas Gejji

Engenheiro de ML Sênior

Reduzimos a carga de DevOps e simplificamos as implementações em produção entre as equipes. A TrueFoundry acelerou a entrega de ML com uma infraestrutura que escala de experimentos a serviços robustos.

50%

implantação mais rápida da stack RAG/Agente

60%

redução na sobrecarga de manutenção para pipelines RAG/agente

Indroneel G.

Líder de Processos Inteligentes

A TrueFoundry nos ajudou a implantar uma pilha RAG completa — incluindo pipelines, DBs vetoriais, APIs e UI — duas vezes mais rápido, com controle total sobre a infraestrutura auto-hospedada.

60%

implantações de IA mais rápidas

~40-50%

Redução eficaz de custos em todos os ambientes de desenvolvimento

Nilav Ghosh

Diretor Sênior de IA

Com a TrueFoundry, reduzimos os prazos de implantação em mais da metade e diminuímos a sobrecarga de infraestrutura por meio de uma interface MLOps unificada — acelerando a entrega de valor.

<2

semanas para migrar todos os modelos de produção

75%

redução no tempo de coordenação da ciência de dados, acelerando as atualizações de modelos e lançamentos de recursos

Rajat Bansal

CTO

Economizamos muito nos custos de infraestrutura e reduzimos o tempo de coordenação de DS em 75%. A TrueFoundry impulsionou a velocidade de implantação de nossos modelos em todas as equipes.

Perguntas frequentes

Que tipos de cargas de trabalho de IA posso implantar com o Unified AI Deployments?

O Unified AI Deployments suporta uma ampla gama de cargas de trabalho de IA, incluindo serviços de inferência LLM com suporte de GPU, agentes de IA de longa duração, servidores MCP, tarefas em lote e agendadas, fluxos de trabalho e modelos clássicos de aprendizado de máquina. Todos os tipos de carga de trabalho são implantados e gerenciados usando a mesma plataforma subjacente, permitindo que as equipes padronizem como os sistemas de IA são construídos, escalados e operados em diferentes ambientes.

O Unified AI Deployments suporta escalonamento automático?

Sim. As Implantações Unificadas de IA oferecem autoescalonamento integrado para serviços de inferência, agentes e outras cargas de trabalho de IA com base no tráfego em tempo real, volume de solicitações e utilização de recursos. Isso permite que as cargas de trabalho escalem automaticamente durante picos de demanda e diminuam quando o uso cai, garantindo desempenho previsível sem superprovisionamento de infraestrutura.

Como funciona o desligamento automático para cargas de trabalho de IA?

O desligamento automático permite que as cargas de trabalho de IA parem automaticamente quando permanecem ociosas além de uma duração configurada. Isso é especialmente útil para serviços intensivos em GPU, ferramentas internas, ambientes de desenvolvimento e cargas de trabalho experimentais. Ao desligar automaticamente os recursos não utilizados, as equipes podem reduzir significativamente os custos de infraestrutura, mantendo a capacidade de reiniciar rapidamente as cargas de trabalho quando necessário.

Posso implantar cargas de trabalho de IA no meu próprio ambiente?

Sim. As Implantações Unificadas de IA são projetadas para rodar em ambientes que você controla, incluindo contas de nuvem pública, VPCs privadas, clusters Kubernetes on-premise e configurações totalmente isoladas (air-gapped). Independentemente de onde as cargas de trabalho rodam, as equipes usam os mesmos fluxos de trabalho de implantação, padrões de configuração e controles operacionais através da plataforma TrueFoundry.

Como as Implantações Unificadas de IA se integram com o AI Gateway?

As Implantações Unificadas de IA focam em como as cargas de trabalho de IA são construídas, implantadas e escaladas, enquanto o AI Gateway governa como essas cargas de trabalho são acessadas e usadas. Os serviços implantados podem ser expostos de forma segura através do AI Gateway, que oferece roteamento, autenticação, autorização, observabilidade e controles conscientes do agente. Juntos, eles formam uma pilha completa de IA de produção — desde a execução da infraestrutura até o acesso e a governança.